#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:zhengxin
@file: day7_02_multithreading.py
@time: 2022/9/29  15:54
# @describe: python多线程
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：

使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。
程序的运行速度可能加快。
在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

线程可以被抢占（中断）。
在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。
线程可以分为:

内核线程：由操作系统内核创建和撤销。
用户线程：不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。
Python3 线程中常用的两个模块为：
    _thread
    threading(推荐使用)
thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以，在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。
为了兼容性，Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。
"""

"""
Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

    函数式：调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

    _thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )
    参数说明:
        function - 线程函数。
        args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
        kwargs - 可选参数。

"""
import _thread
import time


# 为线程定义一个函数
def print_time(threadName, delay):
    count = 0
    while count < 5:
        time.sleep(delay)
        count += 1
        print(f'{threadName}:', time.ctime(time.time()))


# 创建两个线程
# try:
#     _thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-1", 2,))
#     _thread.start_new_thread(print_time, ('Thread-2', 4,))
# except:
#     print('Error:无法启动线程')
#
# while 1:
#     pass



"""

线程模块
Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。

_thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。

threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：

threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:
    run(): 用以表示线程活动的方法。
    start():启动线程活动。
    join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
    isAlive(): 返回线程是否活动的。
    getName(): 返回线程名。
    setName(): 设置线程名。
    
 """

import threading
import time


exitFlag = 0
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, delay):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.delay = delay

    def run(self):
        print("开始线程：" + self.name)
        print_time(self.name, self.delay, 5)
        print("退出线程：" + self.name)


def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        if exitFlag:
            threadName.exit()
        time.sleep(delay)
        print("%s: %s" %(threadName, time.ctime(time.time())))
        counter -= 1


# 创建新线程
# thread1 = MyThread(1, 'Thread-1', 1)
# thread2 = MyThread(2, 'Thread-2', 2)
# # 开启新线程
# thread1.start()
# thread2.start()
# thread1.join()
# thread2.join()
# print("退出线程")



""" 
线程同步
 
 如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。
使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法，
对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。如下：
多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。
考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。

那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。
锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，
那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。
经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。
 
 """
import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, delay):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.delay = delay

    def run(self):
        print("开启线程：" + self.name)
        # 获取锁，用于线程同步
        theadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.delay, 3)
        # 释放锁，开启下一个线程
        theadLock.release()


def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print("%s:%s" %(threadName, time.ctime(time.time())))
        counter -= 1

theadLock = threading.Lock()
threads = []

# # 创建新线程
# thread1 = MyThread(1, "Thread-1", 1)
# thread2 = MyThread(2, "Thread-2", 2)
#
# # 开启新线程
# thread1.start()
# thread2.start()
#
# # 添加线程到线程列表
# threads.append(thread1)
# threads.append(thread2)

# 等待所有线程完成
# for t in threads:
#     t.join()
# print("退出主线程")




"""
线程优先级队列（ Queue）
Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue。

这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用，可以使用队列来实现线程间的同步。

Queue 模块中的常用方法:

    Queue.qsize() 返回队列的大小
    Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
    Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
    Queue.full 与 maxsize 大小对应
    Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
    Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
    Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
    Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
    Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
    Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

"""
import queue
import threading
import time


exitFlag = 0


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, q):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.q = q

    def run(self):
        print("开启线程" + self.name)
        process_data(self.name, self.q)
        print("退出线程：" + self.name)


def process_data(threadName, q):
    while not exitFlag:
        queueLock.acquire()
        if not workQueue.empty():
            data = q.get()
            queueLock.release()
            print("%s processing %s" %(threadName, data))
        else:
            queueLock.release()
        time.sleep(1)


threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1

# 创建新线程
for tName in threadList:
    thread = MyThread(threadID, tName, workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
queueLock.release()


# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print("退出主线程")







